o4 Mini High

o4 Mini High

OpenAILLM

OpenAI o4-mini-high is the same model as [o4-mini](/openai/o4-mini) with reasoning_effort set to high. OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining...

MultimodalAPI DisponívelVisãoTool CallingRaciocínio

Especificações

Context Window

200K tokens

Preço Input/1M

$1.10

Preço Output/1M

$4.40

Parâmetros

Velocidade

160 tok/s

Latência (TTFT)

29.1s

Max Output

100K tokens

Benchmarks

Resultados do o4 Mini High nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveCodeBench85.9100.0Artificial Analysis official API
AA Coding Index25.6100.0Artificial Analysis official API

Knowledge

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU-Pro83.0100.0

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MATH-50098.9100.0Artificial Analysis official API
AIME 202590.7100.0Artificial Analysis official API
AA Math Index90.7100.0Artificial Analysis official API

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index33.1100.0Artificial Analysis official API

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU Pro83.2100.0Artificial Analysis official API
GPQA Diamond78.4100.0Artificial Analysis official API
HLE18.0100.0

Informações

Lançamento
16 de abril de 2025
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
✅ Suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: o4 Mini High

O que é o o4 Mini High?

O o4 Mini High é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da OpenAI. Com uma janela de contexto de 200K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O o4 Mini High é cobrado por uso, com preço de US$ 1.1/1M tokens de input e US$ 4.4/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do o4 Mini High em reais fica em torno de R$ 6.79/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O o4 Mini High foi avaliado em 10 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Knowledge, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance excepcional nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O o4 Mini High é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o o4 Mini High compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem Claude (Anthropic), Gemini (Google) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O o4 Mini High oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o o4 Mini High?

OpenAI o4-mini-high is the same model as [o4-mini](/openai/o4-mini) with reasoning_effort set to high. OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining...

Quanto custa o o4 Mini High?

O o4 Mini High custa US$ 1.1/1M tokens de input e US$ 4.4/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O o4 Mini High funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o o4 Mini High, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o o4 Mini High se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o o4 Mini High obteve scores como: LiveCodeBench: 85.9/100, AA Coding Index: 25.6/100, MMLU-Pro: 83/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O o4 Mini High é open source?

Não, o o4 Mini High é um modelo proprietário da OpenAI. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.

Última atualização: 29 de maio de 2026 Ver metodologia →